L1正则化和L2正则化
L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...
原文：L1正则化及其推导
L 正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中，通常会添加一些正则化 正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的，比如 L 正则化与高斯先验是一致的 L 正则化与拉普拉斯先验是一致的等等，在这里就不展开讨论 来降低模型的结构风险，这样可以使降低模型复杂度 防止参数过大等。大部分的课本和博客都是直接给出了 L 正则化的解释解或者几何说明来得到 L 正则化会使参数稀疏化，本来会给出详细的推导。 L 正则化 ...
2017-09-23 21:14 12 11693 推荐指数：
相关推荐
L1正则化与稀疏性
2020-04-21 22:32:57 问题描述：L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么。 问题求解： 稀疏矩阵指有很多元素为0，少数参数为非零值。一般而言，只有少部分特征对模型有贡献，大部分特征对模型没有贡献或者贡献很小，稀疏参数的引入，使得一些特征对应的参数是0，所以就可以剔除 ...
正则化（L1和L2正则）
稀疏性表示数据中心0占比比较大 引西瓜书中P252原文： 对于损失函数后面加入惩罚函数可以降低过拟合的风险，惩罚函数使用L2范数，则称为岭回归，L2范数相当与给w加入先验，需要要求w满足某一分布，L2范数表示数据服从高斯分布，而L1范数表示数据服从拉普拉斯分布。从拉普拉斯函数和高斯 ...
L0、L1、L2范数正则化
一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while ...
L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...
L1,L2正则化代码
...
L1范数与L2范数正则化
2018-1-26 虽然我们不断追求更好的模型泛化力，但是因为未知数据无法预测，所以又期望模型可以充分利用训练数据，避免欠拟合。这就要求在增加模型复杂度、提高在可观测数据上的性能表现得同时，又需要兼顾模型的泛化力，防止发生过拟合的情况。为了平衡这两难的选择，通常采用两种模型正则化的方法：L1范数 ...
正则化--L1正则化（稀疏性正则化）
稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的 RAM。 在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至 ...